4.4.1. Thang đo Cảm nhận sự hữu ích
Cảm nhận sự hữu ích được đo bằng 6 biến quan sát do Pikkarainen và cộng sự (2004); Cheng và cộng sự (2006)phát triển. Các biến quan sát được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
STT MÃ HÓA DIỄN GIẢI
CẢM NHẬN SỰ HỮU ÍCH
1 HI1 Dịch vụ IB của Agribank Long An giúp Anh/Chị tiết kiệm thời gian trong công việc.
2 HI2 Dịch vụ IB của Agribank Long An giúp Anh/Chị tiết kiệm chi phí trong công việc.
3 HI3 Dịch vụ IB của Agribank Long An giúp Anh/Chị thực hiện công việc dễdàng hơn.
4 HI4 Dịchvụ IB của Agribank Long An giúp Anh/Chị nâng cao hiệu quả công việc.
5 HI5 Dịch vụ IB của Agribank Long An giúp Anh/Chị kiểm soát tài chính hiệu quả.
6 HI6
Dịch vụ IB của Agribank Long An giúp Anh/Chị tiếp cận nhiều hơn những sản phẩm dịch vụ khác của ngân hàng.
Bảng 4.1: Thang đo Cảm nhận sự hữu ích 4.4.2. Thang đo Cảm nhận sự dễ sử dụng
Cảm nhận sự dễ sử dụng được đo bằng 5 biến quan sát do Khalil Md Nor, J Michael Pearson (2007) phát triển. Các biến quan sát được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
` 55
STT MÃ HÓA DIỄN GIẢI
CẢM NHẬN SỰ DỄ SỬ DỤNG
1 DSD1 Anh/Chị có thể dễ dàng học cách sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An.
2 DSD2 Các thao tác trên IB của Agribank Long An đơn giản. 3 DSD3 Việc sử dụng IB của Agribank Long An không đòi hỏi
nhiều nỗ lực về trí tuệ.
4 DSD4 Giao diện IB của Agribank Long An rất rõ ràng. 5 DSD5 Phần mềm IB của Agribank Long An rất dễ sử dụng.
Bảng 4.2: Thang đo Cảm nhận sự dễ sử dụng 4.4.3. Thang đo Cảm nhận sự rủi ro
Cảm nhận sự rủi ro được đo bằng 6 biến quan sát do Chan và Lu (2004); Safeena và Rahmath (2010) phát triển. Các biến quan sát được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
STT MÃ HÓA DIỄN GIẢI
CẢM NHẬN SỰ RỦI RO
1 RR1 Anh/Chị lo ngại thông tin bảo mật cá nhân không được đảm bảo khi sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An.
2 RR2
Anh/Chị lo ngại sẽ có người truy cập vào tài khoản của Anh/Chị trên IB của Agribank Long An để đánh cắp tiền.
3 RR3 Anh/Chị lo ngại tiền chuyển đi sẽ bị mất do bấm sai số tài khoản khi sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An 4 RR4 Anh/Chị lo ngại dịch vụ IB của Agribank Long An có
` 56 máy chủ chậm.
5 RR5
Anh/Chị lo ngại dịch vụ IB của Agribank Long An sẽ hoạt động không hiệu quả do website đang trong giai đoạn bảo trì.
6 RR6
Anh/Chị lo ngại tổn thất tài chính khi sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An do gặp sự cố trong thanh toán.
Bảng 4.3: Thang đo Cảm nhận sự rủi ro 4.4.4. Thang đo Chi phí
Chi phí được đo bằng 3 biến quan sát do Polatoglu và Ekin (2001) phát triển. Các biến quan sát được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
STT MÃ HÓA DIỄN GIẢI
CHI PHÍ
1 CP1 Biểu phí sản phẩm dịch vụ IB của Agribank Long An hợp lý.
2 CP2 Phí giao dịch khi sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An thấp hơn so với các NHTM khác.
3 CP3 Sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An chi phí sẽ thấp hơn so với giao dịch trực tiếp tại ngân hàng.
Bảng 4.4: Thang đo Chi phí
4.4.5. Thang đo Ảnh hưởng của xã hội
Ảnh hưởng của xã hội được đo bằng 3 biến quan sát do Yeoh Sok Foon và Benjamin Chan Yin Fah (2011) phát triển. Các biến quan sát được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
` 57
STT MÃ HÓA DIỄN GIẢI
ẢNH HƯỞNG CỦA XÃ HỘI
1 AHXH1 Gia đình khuyên Anh/Chị sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An.
2 AHXH2 Bạn bè khuyên Anh/Chị sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An.
3 AHXH3 Anh/Chị sử dụng IB của Agribank Long An vì mọi người xung quanh sử dụng.
Bảng 4.5: Thang đo Ảnh hưởng của xã hội 4.4.6. Thang đo Ý định sử dụng
Ý định sử dụng được đo bằng 3 biến quan sát do Mohammad O.AI – Smadi (2008) phát triển. Các biến quan sát được đo bằng thang đo Likert 5 điểm.
STT MÃ HÓA DIỄN GIẢI
Ý ĐỊNH SỬ DỤNG
1 YDSD1 Anh/Chị dựđịnh sẽ sử dụng/tiếp tục sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An trong vài tháng tới.
2 YDSD2 Anh/Chị sẽ thường xuyên sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An khi thực hiện các giao dịch.
3 YDSD3 Anh/Chị sẽ giới thiệu mọi người sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An.
` 58
KẾT LUẬN CHƯƠNG 4
Chương này đề xuất mô hình nghiên cứu và đưa ra các giả thuyết trong mô hình. Bên cạnh đó chương 4 còn trình bày quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua hai bước: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Kết quả nghiên cứu định tính là cơ sở để tiến hành định lượng. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp với kích thước mẫu là 300 và bảng khảo sát với 26 biến quan sát. Số liệu sẽ được xử lý thông qua phần mềm SPSS. Từ cơ sở này, tác giả sẽ tiến hành phân tích dữ liệu và tiến hành phân tích kết quả nghiên cứu trong chương 5.
` 59
CHƯƠNG 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
5.1. MÔ TẢ THỐNG KÊ BỘ DỮ LIỆU
Theo kế hoạch lấy mẫu từphương pháp nghiên cứu ở chương 3, cỡ mẫu cần thu về tối thiểu là 130 quan sát. Nhưng đểđảm bảo độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, tác giả đã chuẩn bị 300 phiếu điều tra. Đã có 270 phiếu điều tra được thu nhận (237 phiếu nhận tại quầy giao dịch và 33 phiếu nhận qua e-mail) với tỷ lệ phản hồi là 90% trong đó có 40 phiếu bị loại do không hợp lệ (thông tin trả lời không đầy đủ). Do đó, sốlượng mẫu còn lại đểđưa vào phân tích là 230 phiếu.
Bảng 5.1: Thông tin chung về mẫu nghiên cứu
Kích thước mẫu n = 230 Tần số Tần suất (%) Giới tính Nam 119 51.7 Nữ 111 48.3 Nhóm tuổi Từ 18 tuổi – 25 tuổi 56 24.3 Từ 26 tuổi – 35 tuổi 71 30.9 Từ 36 tuổi – 45 tuổi 68 29.6 Trên 45 tuổi 35 15.2 Nghề nghiệp Kinh doanh 31 13.5
Nhân viên văn phòng 74 32.2
Giáo viên 16 7.0 Công nhân 7 3.0 Kỹsư 17 7.4 Viên chức Nhà nước 72 31.3 Bác sĩ 9 3.9 Khác 4 1.7
` 60
Thu nhập hàng tháng
Dưới 5 triệu đồng 29 12.6
Từ 5 triệu đồng – 10 triệu đồng 124 53.9 Trên 10 triệu đồng – 20 triệu
đồng 54 23.5
Trên 20 triệu đồng 23 10.0
Trình độ Dưới trung cấp 8 3.5 Trung cấp – Cao đẳng 30 13.0 Đại học 173 75.2 Sau đại học 19 8.3 (Nguồn: Tác giả, 2015) Kết quả khảo sát về giới tính: có 119 khách hàng là nam chiếm 51,7% và có 111 khách hàng là nữ chiếm 48,3%. Mặc dù khách hàng nam lớn hơn sốlượng khách hàng nữ nhưng mức chênh lệch không đáng kể. Do đó, có thể nhận định rằng trong cuộc sống hiện tại cả nam và nữ đều có nhu cầu như nhau về dịch vụ IB của ngân hàng.
Kết quả khảo sát về nhóm tuổi: Có thể nói khách hàng ở Long An tương đối trẻ, thể hiện qua nhóm khách hàng có độ tuổi từ 26 đến 35 tuổi, chiếm tỷ lệ cao nhất 30,9% với 71 khách hàng. Đây là nhóm tuổi có khả năng thích ứng khá cao đối với sựthay đổi của điều kiện xã hội. Kếđến là nhóm khách hàng có độ tuổi từ36 đến 45 tuổi chiếm 29,6% với 68 khách hàng, tiếp theo là nhóm khách hàng có độ tuổi từ 18 đến 25 tuổi chiếm 24,3% với 56 khách hàng và cuối cùng là nhóm khách hàng ở độ tuổi trên 45 tuổi chiếm 15,2% với 35 khách hàng.
Kết quả khảo sát về nghề nghiệp: Có thể thấy nhóm nghề nghiệp chiếm số lượng lớn nhất là nhân viên văn phòng với 74 khách hàng tương ứng 32,2% và viên chức Nhà nước với 72 khách hàng tương ứng 31,3%; kế đến là kinh doanh chiếm 13,5% với 31 khách hàng; tiếp theo là kỹ sư với 17 khách hàng chiếm 7,4% và giáo viên là 16 khách hàng chiếm 7%; bác sĩ có 9 khách hàng chiếm 3,9%; cuối cùng là
` 61
công nhân có 7 khách hàng chiếm 3% và có 4 người thuộc nhóm nghề nghiệp khác chiếm 1,7%. Để có thể sử dụng dịch vụ IB thì điều kiện tiên quyết đó là yêu cầu khách hàng phải có tiếp xúc và có sử dụng máy tính cũng như internet, việc có một lượng lớn khách hàng làm công việc văn phòng, kinh doanh và viên chức Nhà nước là những đối tượng có thể thỏa mãn điều kiện trên sẽ giúp cho việc phát triển dịch vụ IB ở Long An có nhiều thuận lợi hơn.
Kết quả khảo sát về thu nhập: Xét về thu nhập thì nhóm khách hàng chiếm tỷ lệ lớn nhất là ở mức từ 5 đến 10 triệu đồng với 124 khách hàng chiếm 53,9%; Vị trí thứ hai là nhóm có thu nhập trên 10 đến 20 triệu đồng với 54 khách hàng với 23,5%; kếđến là nhóm có thu nhập dưới 5 triệu đồng với 29 khách hàng tương ứng 12,6% và cuối cùng là nhóm khách hàng có thu nhập trên 20 triệu đồng với 23 khách hàng tương ứng 10%. So với mức thu nhập bình quân trên địa bàn Long An thì đây là những đối tượng khách hàng có mức thu nhập tương đối cao do đó khả năng tiếp cận với các dịch vụ ngân hàng của họcũng sẽ thuận lợi hơn.
Kết quả khảo sát về trình độ học vấn: Nhóm trình độ học vấn chiếm số lượng lớn nhất là Đại học chiếm 75,2% với 173 khách hàng; kế đến có 30 khách hàng có trình độ Trung cấp – Cao đẳng chiếm 13%; tiếp theo là 19 khách hàng có trình độ Sau đại học chiếm 8.3% và cuối cùng là 8 khách hàng có trình độ dưới Trung cấp chiếm 3,5%.
Kết luận: Đa số khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ IB của Agribank Long An có độ tuổi khá trẻ (Dưới 45 tuổi, chiếm 84.8%), là nhân viên văn phòng hoặc viên chức Nhà nước (chiếm 63.5%) có thu nhập từ 5 – 20 triệu đồng (chiếm 77.4%), có trình độđại học (chiếm 75.2%).
` 62
5.2. KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO BẰNG CRONBACH ALPHA
Khi tiến hành kiểm tra độ tin cậy của các thang đo tác giả thu được kết quả như sau:
Bảng 5.2: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các thang đo
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CẢM NHẬN SỰ HỮU ÍCH: CROBACH’S ALPHA = 0.841 HI1 15.85 21.344 .688 .800 HI2 16.03 22.497 .651 .808 HI3 16.32 21.248 .671 .804 HI4 16.48 22.050 .710 .797 HI5 16.54 20.643 .694 .799 HI6 15.31 27.035 .296 .867 CẢM NHẬN SỰ DỄ SỬ DỤNG: CROBACH’S ALPHA = 0.869 DSD1 12.16 11.594 .806 .814 DSD2 12.43 12.640 .717 .838 DSD3 12.51 11.910 .626 .862 DSD4 12.67 12.710 .667 .848 DSD5 12.36 12.005 .675 .846
CẢM NHẬN SỰ RỦI RO: CROBACH’S ALPHA = 0.808
RR1 15.48 16.906 .652 .758 RR2 15.23 16.624 .685 .750 RR3 14.93 21.183 .207 .851 RR4 14.65 17.197 .621 .765 RR5 15.08 17.601 .621 .766 RR6 15.00 17.048 .648 .759
` 63
CHI PHÍ: CROBACH’S ALPHA = 0.853
CP1 5.92 4.329 .716 .801
CP2 5.41 4.601 .704 .812
CP3 5.60 4.355 .751 .768
ẢNH HƯỞNG CỦA XÃ HỘI: CROBACH’S ALPHA = 0.821
AHXH1 7.25 4.137 .678 .751 AHXH2 7.30 4.017 .675 .754 AHXH3 6.88 4.107 .673 .756 Ý ĐỊNH SỬ DỤNG: CROBACH’S ALPHA = 0.829 YDSD1 6.10 2.969 .647 .816 YDSD2 6.26 3.187 .776 .681 YDSD3 6.33 3.461 .656 .794 (Nguồn: Tác giả, 2015)
Bảng 5.3: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của các thang đo sau khi loại biến
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến CẢM NHẬN SỰ HỮU ÍCH: CROBACH’S ALPHA = 0.867 HI1 11.85 17.646 .700 .836 HI2 12.03 18.728 .661 .846 HI3 12.32 17.730 .663 .845 HI4 12.49 18.172 .738 .828 HI5 12.54 17.123 .693 .838
` 64
CẢM NHẬN SỰ RỦI RO: CROBACH’S ALPHA = 0.851
RR1 12.33 13.883 .671 .818 RR2 12.09 13.888 .669 .818 RR4 11.51 14.050 .653 .823 RR5 11.93 14.638 .624 .830 RR6 11.86 13.853 .690 .813 (Nguồn: Tác giả, 2015)
- Thang đo “Cảm nhận sự hữu ích”: hệ số Cronbach’s Alpha là 0.841, các biến quan sát HI1, HI2, HI3, HI4 và HI5 đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3, riêng biến HI6 có hệ số tương quan biến tổng = 0.296 < 0.3, theo lý thuyết ta cần phải loại bỏ biến này ra khỏi thang đo. Do đó, sau khi loại bỏ biến HI6, giá trị Cronbach’s Alpha của thang đo “Cảm nhận sự hữu ích” là 0.867. Vậy thang đo “Cảm nhận sự hữu ích” sẽ còn lại 5 biến được xử lý ởbước phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Thang đo “Cảm nhận sự dễ sử dụng”: hệ số Cronbach’s Alpha là 0.869, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3. Lớn nhất là 0.806 (DSD1), nhỏ nhất là 0.626 (DSD3). Do đó 5 biến quan sát trong thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Thang đo “Cảm nhận sự rủi ro”: hệ số Cronbach’s Alpha là 0.808, các biến quan sát RR1, RR2, RR4, RR5 và RR6 đều có hệ sốtương quan biến – tổng lớn hơn 0.3, riêng biến RR3 có hệ số tương quan biến tổng = 0.207 < 0.3, theo lý thuyết ta cần phải loại bỏ biến này ra khỏi thang đo. Do đó sau khi loại bỏ biến RR3, giá trị Crobach’s Alpha của thang đó “Cảm nhận sự rủi ro” là 0.851. Vậy thang đo “Cảm nhận sự rủi ro” sẽ còn 5 biến được xử lý ở bước phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Thang đo “Chi phí”: hệ số Cronbach’s Alpha là 0.853, các biến quan sát đều có hệ sốtương quan biến – tổng lớn hơn 0.3. Lớn nhất là 0.751 (CP3), nhỏ nhất là
` 65
0.716 (CP1). Vậy cả 3 biến quan sát trong thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Thang đo “Ảnh hưởng của xã hội”: hệ số Cronbach’s Alpha là 0.821, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3. Lớn nhất là 0.678 (AHXH1), nhỏ nhất là 0.675 (AHXH2). Vậy cả 3 biến quan sát trong thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Thang đo “Ý định sử dụng”: hệ số Cronbach’s Alpha là 0.829, các biến quan sát đều có hệ sốtương quan biến – tổng lớn hơn 0.3. Lớn nhất là 0.776 (YDSD2), nhỏ nhất là 0.656 (YDSD3). Vậy cả 3 biến quan sát trong thang đo đều được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Như vậy có 24 biến quan sát (sau khi loại biến HI6 và biến RR3) được sửdụng cho bước phân tích nhân tố khám phá EFA. Xem thêm kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha của các thang đo bằng phần mềm SPSS ở Phụ lục 3 trang 114.
5.3. PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA5.3.1. Phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập 5.3.1. Phân tích nhân tố EFA cho các biến độc lập
Tổng cộng có 21 biến quan sát của các thang đo “Cảm nhận sự hữu ích”, “Cảm nhận sự dễ sử dụng”, “Cảm nhận sự rủi ro”, “Chi phí” và “Ảnh hưởng của xã hội” sau khi thỏa điều kiện của bước kiểm định Cronbach’s Alpha được đưa vào phân tích EFA. Kết quảnhư sau: Hệ số KMO = 0.844 > 0.5, do đó phân tích nhân tố EFA hoàn toàn thích hợp, thống kê Chi-Square của kiểm định Bartlett đạt giá trị 2.472E3 với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05 cho thấy các biến quan sát có tương quan với nhau xét trên phạm vi tổng thể. Có 5 yếu tốđược trích tại Eigenvalues = 1.326 > 1, hệ số tải nhân tốđều lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng và có ý nghĩa thiết thực, tổng phương sai trích = 69.015% cho biết 5 nhân tố vừa rút ra giải thích được 69.015% biến thiên của tập dữ liệu, còn lại 30.985% sự thay đổi của tập dữ liệu là do các nhân tốkhác chưa xem xét trong đề tài. (xem thêm ở